导读:本文包含了彩色印刷品论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:质量检测,颜色空间转换,颜色缺陷,全画面
彩色印刷品论文文献综述
宋晓丽[1]（2017）在《基于全画面的彩色印刷品质量检测系统研究》一文中研究指出印品质量的检测与控制一直是业内关注的焦点之一。随着现代科学技术的飞速发展,人们对印刷品质量的要求也在日益提高。因此,对印品质量检测分析方法和技术的研究始终为业界所重视,同时也在精益求精。为了克服传统检测方法的局限性,基于全画面的印品质量直接检测成为当前研究热点。为此,本文在前人研究的基础上,开展了基于全画面的彩色印刷品质量检测技术研究和系统开发。本课题主要完成的工作和取得的成果如下:(1)利用Adobe Photoshop CS5设计平台,设计制作了实验色靶。通过实际印刷,获得印刷色靶和ISO300标准彩色图像。利用目测和经验选取标准印刷色靶样张,对图像进行扫描之后,利用自编程序读取扫描色块的RGB值,并通过人工测量得到对应的L*a*b*值。从而为RGB-L*a*b*颜色空间转换模型的建立和精度分析提供了基础数据。(2)通过对不同转换方法及其精度的分析比较,建立了基于本次实验数据的RGB-L*a*b*颜色空间转换模型,通过优选,采用叁阶20项多项式回归算法作为本课题的颜色空间转换模型。(3)对印刷品缺陷检测理论进行深入研究,并提出了本课题关于印刷品颜色缺陷检测基本思路和方法。即,以CIELAB色差公式为依据,分别对整体画面颜色缺陷和分区域颜色缺陷进行计算,设定相应的印刷品颜色质量评判标准,对颜色再现质量做出客观评判。(4)根据扫描印刷图像特点,在研究各种成熟算法的基础上,完成了图像去噪、图像配准操作;通过比较分析,采用阈值法制作了标准模板图像。在此基础上进行了全画面检测实验,分别完成了印刷图像整体画面颜色缺陷分析和分区域颜色缺陷分析。(5)以Visual Studio 2013为平台,利用Qt良好的界面设计、OpenCV开源库以及MATLAB开发出一套基于全画面评判的印刷品颜色缺陷检测原型系统,实现了颜色缺陷检测的预定基本功能。(本文来源于《西安理工大学》期刊2017-06-30）
张洋[2]（2017）在《图像处理在彩色印刷品质量检测中的应用研究》一文中研究指出随着印刷技术的进步,印刷品从黑白走向彩色,如何对彩色印刷品质量进行在线检测则成为印刷企业面临的一个难题。在实际生产中,受印刷工艺、印刷机械精度等因素的影响,彩色图像在印刷过程中会出现漏印、污点、文字模糊、颜色失真等情况。因此,研究基于机器视觉和图像处理相结合的彩色印刷品质量检测方法,以有效解决彩色印刷品在线检测问题。本文主要进行以下叁方面研究:1.硬件设备的机械震动、纸张的拉伸会使印刷品在传送和图像采集过程中产生诸如偏移、缩放等现象,使采集到的待检印刷品图像与标准图像在空间位置上不匹配,影响后续检测工作的精度。针对上述问题提出基于图像的显着性区域的彩色印刷图像配准方法。在SURF特征描述子中加入颜色特征,对SURF算法进行改进;采用基于超像素的显着性算法对图像进行显着性区域提取;用改进后的SURF算法对图像显着性区域进行特征点检测及匹配实现图像配准。2.对彩色印刷品进行缺陷检测的目的是能够快速准确的对印刷缺陷进行定位并标记,使工作人员能够对存在的缺陷类型进行迅速的判定,采取措施解决造成印刷缺陷的问题。将已配准的两幅图像进行差分和自动阈值处理,得到二值图像,并对二值图像进行边缘跟踪,标记出缺陷所在位置。3.针对彩色印刷品的色差检测问题,为了能够准确高效的做出判断,先对印品图像和标准图像进行预处理,再进行色差计算。在图像预处理阶段引入超像素的思想,将具有相似特征的相邻像素进行聚类,把图像分割为紧凑均匀的不规则像素块,并把每个像素块看作一个超像素,代替像素块内的多个相似像素进行计算。为了证明上述叁种方法的有效性,分别进行实验验证。实验结果表明,所提彩色图像配准方法与对全图进行特征点检测及匹配的方法相比,在保证精度的基础上,速度更快,效率得到显着提高;与随机选取图像子区域进行特征点检测及匹配方法相比,精度明显提高;缺陷检测方法能够进行自动阈值处理得到最优二值图像,准确定位缺陷位置,提高检测精度;彩色印刷品色差检测方法能够在保证检测正确率的基础上,大大提高检测效率。(本文来源于《河南科技大学》期刊2017-03-01）
王文举,赵萍,陈伟,谢寒,孙刘杰[3]（2015）在《彩色印刷品缺陷快速精确检测方法研究》一文中研究指出目的为解决在不同光照强度下,彩色印刷品缺陷检测的实时性和精确性问题,基于CIE L*u*v颜色空间和SURF算法,提出一种面向彩色印刷品缺陷的快速精确检测方法。方法采用中值滤波器,对采集到的待检测印刷图像进行滤波去噪;将采集到的样张图像与待检测印刷图像由RGB颜色空间转换到CIE L*u*v颜色空间;基于SURF算法,构建CIE L*u*v颜色描述向量的122维特征描述符;使用双线程并行方法,计算样张图像与待检测印刷图像中兴趣点间的欧式距离进行匹配,以兴趣点的全部匹配成功来表明待检测印刷图像无缺陷。结果在光照度150~650 lux范围内,能够对常见的位置偏移、墨迹沾染、色彩改变等印刷质量缺陷进行检测,其平均耗时为650 ms。结论该方法所需硬件配置简单,对光照强弱变化有较好的适应性,对常见的印刷质量缺陷能够给予快速精确的检测。(本文来源于《包装工程》期刊2015年17期）
张秀珍[4]（2015）在《彩色印刷品缺陷检测方法研究》一文中研究指出目前,随着科学技术和市场经济的迅猛发展,人们对印刷品外观质量的要求也越来越高,但是,在印刷品的生产过程中,由于受到各种外界环境的影响,印刷品总会出现如色差、漏印、污点、套印不准等各种缺陷问题,而国内多数的中小型印刷企业对缺陷的检测仍处于人工检测阶段,费时费力而且无法保证产品质量,而印刷品缺陷自动检测技术的研究仍处于起步阶段,因此开展研究基于机器视觉和图像处理的印刷品缺陷自动检测技术对于提高我国印刷缺陷检测水平具有重要的意义。针对彩色印刷品套印偏差问题,提出了一种基于形状和颜色信息的模板匹配算法。首先利用Canny边缘检测算法得到图像的边缘信息,根据定义的相似性度量,通过基于边缘方向的形状匹配定位出色标的候选位置,然后在候选位置的基础上再利用色标的颜色信息进行精确定位,在匹配过程中采用高斯金字塔分层搜索以及加速终止匹配策略大大提高算法速度。实验结果表明:该算法套印偏差自动检测的精度高于国家印刷行业标准规定的套印精度要求,而且满足工业印刷检测的实时性要求,并能同时检测12种以上的颜色,适用于多色印刷系统。为了检测待检印品中的形状,将待检图像和标准图像进行空间上的配准是其重要的前提,能否快速、准确实现待检图像和标准图像的配准直接影响检测系统的性能,利用SIFT特征点进行匹配,对于图像的旋转、平移和尺度变化都保持良好的不变性,据此,提出了基于SIFT算法的图像配准方法,首先提取出标准图像和待检图像中的特征点,获取其周围的信息,生成特征点描述子,然后根据两幅图像特征点匹配找到相互对应的特征点,建立两边物体特征点之间的对应关系,最后根据特征之间的映射关系实现图像配准。实验结果表明,该算法提取的特征信息比较稳定,既不会随着物体平移和旋转而改变,也不会随着图像中物体大小的差异而改变,并且能够保证图像配准的快速性,满足工业需求。在实现待检图和标准图的配准以后,利用图像差影检测算法进行处理,并针对差影法无法确定缺陷的位置,大小等不足之处做出改进,对差分图像进行二值化处理、形态学去噪处理及连通域的分析,最后通过缺陷的面积参数对图像中的缺陷进行判断,并通过实验验证了本文算法的有效性。(本文来源于《河南科技大学》期刊2015-05-01）
钟云飞,朱志勇,刘春燕[5]（2014）在《彩色印刷品莫尔纹防伪技术研究》一文中研究指出莫尔纹防伪作为一种防伪方式,具有可靠性高、独占性强、工艺简单、成本低等诸多特点,在包装、印刷和防伪领域具有广泛的应用。对莫尔理论、莫尔纹的形成和防伪原理进行了分析,研究了如何将简单的图像信息隐藏在待复制的彩色印刷图像中,分析了不同的网点形状、网点百分比、加网频率、加网角度等网点特征参数和防伪母版对莫尔纹潜像的嵌入与识别的影响。通过实验对比不同参数下的效果图,得出了适合的彩色莫尔纹防伪参数。该莫尔纹防伪参数可用于半色调莫尔纹防伪潜像的设计,能为在彩色印刷品中嵌入莫尔纹防伪技术提供参考,具有良好的应用性。(本文来源于《光学技术》期刊2014年02期）
李强,耿云逸,吴福培,李升平,阳春[6]（2013）在《基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法》一文中研究指出针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位误差可达0.017个像素;对角度偏移小于6°的图像,分3层搜索校正的最长时间仅为12.6 ms,以上实验结果显示出该定位方法具有较高的精度和较强的实时性.(本文来源于《汕头大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
付衍文[7]（2013）在《基于机器视觉的彩色印刷品墨量控制系统研究》一文中研究指出随着科技的发展和生活水平的提高,人们对于印刷品质量的要求越来越高。印刷品自动墨量调节控制系统是印刷品在线质量控制的重要组成部分,高精度、高性能的印刷机械设备自动墨量调节控制系统是减少次品率和废品率、提高印刷质量与效率的有效手段。本文设计了基于机器视觉的彩色印刷品墨量控制系统,提出了基于模糊神经网络的色彩空间转换模型,建立了基于计算流体力学(CFD)的墨键开度、油墨黏度、墨斗辊转速与油墨流量的非线性函数关系。首先,设计了基于机器视觉的彩色印刷品墨量控制系统整体方案,详细介绍了各模块的组成及作用。其次,在分析现有色彩空间转换模型优劣的基础上,提出了基于模糊神经网络的色彩空间转换模型,完成RGB色彩空间到CIE-L*a*b*标准色彩空间的转换,实验结果证明该模型达到预期效果。然后,针对墨量控制环节中的墨键开度与油墨流量的关系,提出了基于CFD的墨键开度、油墨黏度、墨斗辊转速与油墨流量的非线性函数关系。在FLUENT环境下的对墨斗油墨流场进行模拟仿真分析,实验结果证明该函数映射关系满足墨量控制自动化、实时化、精确化的要求。最后,在C++ Builder环境下编制了界面友好、操作简便的胶印机印品质量检测与控制系统软件。(本文来源于《山东理工大学》期刊2013-03-01）
张瑾[8]（2012）在《基于机器视觉的彩色印刷品缺陷在线检测算法研究》一文中研究指出随着人们对印刷速度要求以及印刷品质量飞速提高,传统的人工或离线检测方式已不能满足印刷品的实时质量控制和对高质量印刷品的要求。自动检测系统是印刷企业减少废品率、提高印刷质量和效率的有效手段。本文设计了基于人工神经网络的印刷机在线缺陷检测系统,通过对经典检测算法的研究,针对在线检测的缺陷分类模块提出了遗传算法优化的神经网络策略。本文首先设计了基于人工神经网络的彩色印刷品在线缺陷检测系统的整体方案,详细介绍了硬件以及软件各模块的功能,探讨了在线缺陷检测系统的发展及其优势。其次,对于基于动态阈值的缺陷提取模块进行了深入研究,探讨了传统的缺陷提取算法的不足,提出基于改进动态阈值的缺陷提取算法。通过实验对算法的参数进行分析和确定,实验结果表明改进后的算法能快速将印刷缺陷的位置及面积大小检出,准确率高达98%,效率比传统的动态阈值法高26%,能够满足印刷品在线质量检测的要求。再次,在分析传统的印刷品缺陷分类方法优劣性的基础上,提出遗传算法优化BP神经网络的缺陷分类方法,完成印刷缺陷的形状分类与颜色分类,并通过实验对神经网络模型进行训练、测试,实验结果表明该网络模型能够达到应用需求。最后,本文应用VisualC++6.0进行软件开发,并基于OpenCV视觉库编写了彩色印刷品缺陷检测的处理软件,界面简洁,实现了图像预处理,并利用改进算法进行缺陷的精确提取与准确分类。(本文来源于《山东理工大学》期刊2012-04-01）
杨广义[9]（2011）在《彩色印刷品重影故障分析》一文中研究指出重影是指印刷品在正常网点旁边留有侧影,并紧靠网点,使原来的一粒网点变成一粒半或两粒,导致印刷品画面失真,影响印刷品质量。它也是印刷操作人员遇到的较为棘手的问题之一。(本文来源于《印刷杂志》期刊2011年06期）
樊丽娜,周世生,蒋磊[10]（2011）在《基于机器视觉的彩色印刷品套印误差检测方法研究》一文中研究指出为了实现套印误差在线实时检测,提出了一种基于测控条的套准误差计算方法。首先将测控条进行定位,消除角度偏差;然后,基于测控条本身的特点,计算实地块边缘相对于基准色块边缘在水平和垂直方向的平移量,将此平移量与设定的标准距离相比较,即可得到其它各色印版相对于基准印版的套准偏差。实验结果表明,该算法的检测精度和效率完全满足彩色印刷品套准误差检测的要求。(本文来源于《包装工程》期刊2011年09期）
彩色印刷品论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着印刷技术的进步,印刷品从黑白走向彩色,如何对彩色印刷品质量进行在线检测则成为印刷企业面临的一个难题。在实际生产中,受印刷工艺、印刷机械精度等因素的影响,彩色图像在印刷过程中会出现漏印、污点、文字模糊、颜色失真等情况。因此,研究基于机器视觉和图像处理相结合的彩色印刷品质量检测方法,以有效解决彩色印刷品在线检测问题。本文主要进行以下叁方面研究:1.硬件设备的机械震动、纸张的拉伸会使印刷品在传送和图像采集过程中产生诸如偏移、缩放等现象,使采集到的待检印刷品图像与标准图像在空间位置上不匹配,影响后续检测工作的精度。针对上述问题提出基于图像的显着性区域的彩色印刷图像配准方法。在SURF特征描述子中加入颜色特征,对SURF算法进行改进;采用基于超像素的显着性算法对图像进行显着性区域提取;用改进后的SURF算法对图像显着性区域进行特征点检测及匹配实现图像配准。2.对彩色印刷品进行缺陷检测的目的是能够快速准确的对印刷缺陷进行定位并标记,使工作人员能够对存在的缺陷类型进行迅速的判定,采取措施解决造成印刷缺陷的问题。将已配准的两幅图像进行差分和自动阈值处理,得到二值图像,并对二值图像进行边缘跟踪,标记出缺陷所在位置。3.针对彩色印刷品的色差检测问题,为了能够准确高效的做出判断,先对印品图像和标准图像进行预处理,再进行色差计算。在图像预处理阶段引入超像素的思想,将具有相似特征的相邻像素进行聚类,把图像分割为紧凑均匀的不规则像素块,并把每个像素块看作一个超像素,代替像素块内的多个相似像素进行计算。为了证明上述叁种方法的有效性,分别进行实验验证。实验结果表明,所提彩色图像配准方法与对全图进行特征点检测及匹配的方法相比,在保证精度的基础上,速度更快,效率得到显着提高;与随机选取图像子区域进行特征点检测及匹配方法相比,精度明显提高;缺陷检测方法能够进行自动阈值处理得到最优二值图像,准确定位缺陷位置,提高检测精度;彩色印刷品色差检测方法能够在保证检测正确率的基础上,大大提高检测效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
彩色印刷品论文参考文献
[1].宋晓丽.基于全画面的彩色印刷品质量检测系统研究[D].西安理工大学.2017
[2].张洋.图像处理在彩色印刷品质量检测中的应用研究[D].河南科技大学.2017
[3].王文举,赵萍,陈伟,谢寒,孙刘杰.彩色印刷品缺陷快速精确检测方法研究[J].包装工程.2015
[4].张秀珍.彩色印刷品缺陷检测方法研究[D].河南科技大学.2015
[5].钟云飞,朱志勇,刘春燕.彩色印刷品莫尔纹防伪技术研究[J].光学技术.2014
[6].李强,耿云逸,吴福培,李升平,阳春.基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法[J].汕头大学学报(自然科学版).2013
[7].付衍文.基于机器视觉的彩色印刷品墨量控制系统研究[D].山东理工大学.2013
[8].张瑾.基于机器视觉的彩色印刷品缺陷在线检测算法研究[D].山东理工大学.2012
[9].杨广义.彩色印刷品重影故障分析[J].印刷杂志.2011
[10].樊丽娜,周世生,蒋磊.基于机器视觉的彩色印刷品套印误差检测方法研究[J].包装工程.2011